最开始,我认为只用把消费者设置为单线程消费,就可以避免并发问题. 因为同一个key,分区一定相同,那么就只会被同一个消费者消费,消费者又是单线程,这样就避免了并发问题 后面发现,上述的方式没有办法处理rebalace的情况:比如一个消费组最开始只有2个消费者,topic有6个分区,key为1的message在分区3,当再增加一个消费者时,这时会发生rebalance,导致相同key的message,在消费者增加前后,分区不一致,这时可能会出现并发问题: 所以最终方案,还是需要分布式锁来避免并发问

关于 Kafka 消息丢失.重复消费和顺序消费的问题 消息丢失,消息重复消费,消息顺序消费等问题是我们使用 MQ 时不得不考虑的一个问题,下面我结合实际的业务来和你分享一下解决方案. 消息丢失问题 比如我们使用 Kakfa 时,以下场景都会发生消息丢失: producer -> broker (生产者生产消息) broker -> broker (集群环境,broker 同步给其他 broker) broker -> consumer (消费者消费消息) 解决方案也很简单,设置 acks

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

# @staticmethoddef get_kafka_reviews(self): # print type(self.bootstrap_servers) consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id='wm_group',auto_offset_reset='latest', enable_auto_commit=False) consumer.subscribe(to

当前使用的事件总线采用的是Kafka分布式消息队列来完成的,近来项目需要接入到事件总线中,故开启了kafka的学习之旅(之前一直在听说kafka这玩意儿,但是学习计划中还没有将它安排进去,借着这个机会学习kafka也算是弥补了这方面的一些遗憾~) 关于kafka是神马东西这里就不在累述了,网上的资料一大堆 下面分享一些自己对kafka的理解,如有不妥之处还望指出~ (1)何为分布式消息队列?有何特点? 1.一旦涉及到分布式这个概念,其就必须解决两个问题:可靠性和可扩展性. kafka通过事件回溯

docker 搭建kafka环境 version: '2' services: zk1: image: confluentinc/cp-zookeeper:latest hostname: zk1 container_name: zk1 restart: always ports: - "12181:2181" environment: ZOOKEEPER_SERVER_ID: 1 ZOOKEEPER_CLIENT_PORT: 2181 ZOOKEEPER_TICK_TIME: 200

面试官:今天我想问下,你觉得Kafka会丢数据吗? 候选者:嗯,使用Kafka时,有可能会有以下场景会丢消息 候选者:比如说,我们用Producer发消息至Broker的时候,就有可能会丢消息 候选者:如果你不想丢消息,那在发送消息的时候,需要选择带有 callBack的api进行发送 候选者:其实就意味着,如果你发送成功了,会回调告诉你已经发送成功了.如果失败了,那收到回调之后自己在业务上做重试就好了. 候选者:等到把消息发送到Broker以后,也有可能丢消息 候选者:一般我们的线上环境都是集

环境 本文中的操作均基于kafka_1.3.3.0,且所有命令经过实际验证. 常用工具 新建Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.xx --create --topic flink_source --partitions 1 --replication-factor 1 replication-factor: 指定副本数量 partitions:指定分区 删除Topic ./kafka-topics --zookeeper 166.188.xx.

1.定义 精确一次消费(Exactly-once) 是指消息一定会被处理且只会被处理一次.不多不少就一次处理. 如果达不到精确一次消费,可能会达到另外两种情况: 至少一次消费(at least once),主要是保证数据不会丢失,但有可能存在数据重复问题. 最多一次消费 (at most once),主要是保证数据不会重复,但有可能存在数据丢失问题. 如果同时解决了数据丢失和数据重复的问题,那么就实现了精确一次消费的语义了. 2. 问题如何产生 数据何时会丢失: 比如实时计算任务进行计算,到数据

我们暂且不考虑写磁盘的具体过程,先大致看看下面的图,这代表了 Kafka 的核心架构原理. Kafka 分布式存储架构 那么现在问题来了,如果每天产生几十 TB 的数据,难道都写一台机器的磁盘上吗?这明显是不靠谱的啊!所以说,这里就得考虑数据的分布式存储了,我们结合 Kafka 的具体情况来说说.在 Kafka 里面,有一个核心的概念叫做"Topic",这个 Topic 你就姑且认为是一个数据集合吧.举个例子,如果你现在有一份网站的用户行为数据要写入 Kafka,你可以搞一个 Topi

如果你发现你的一个消费者客户端A已经启动了,但是就是不消费消息,此时你应该检查一下该消费者所在的组中(ConsumerGroup)是否还有其他的消费者,topic的分区可能被组中其他的消费者线程抢走(负载均衡机制),从而导致消费者客户端A连一个分区都没有得到,自然消费不到消息.

package com.bd.useranalysis.spark.streaming.kafka2es; import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.bd.useranalysis.common.config.ConfigUtil; import com.bd.useranalysis.common.project.datatype.DataTypeProperties; import org.apache.kafka.clients.consum

最近几天在做spark数据同步过程中,中间通过kafka集群处理消息,每次同步到一半就会出现同步不了 查看日志如下: 最开始看到这个问题很懵逼,完全找不到解决问题的切入口,期间也询问了架构师-因为这个kafka和spark都是他引进来的,同时也问了运维同事,有没有碰到这个问题,最后都是无法解决这个问题 查看对应存在问题的kafka节点的日志: 一次突发奇想,是不是可以看一下kafka集群的日志,发现此时kafka集群也报错了,其实有时候看到错误还是很开心的,毕竟有错误才知道哪里存在问题 但是看到

基本思路:在kafka生产者生产消息时,把相同userId的消息落在同一个分区/partition public void sendTopic1(String tpoic, String userId, String message) { Properties props = new Properties(); //集群地址,多个服务器用","分隔 props.put("bootstrap.servers", servers); //key.value的序列化,此处

一直以来都想写一点关于kafka consumer的东西,特别是关于新版consumer的中文资料很少.最近Kafka社区邮件组已经在讨论是否应该正式使用新版本consumer替换老版本,笔者也觉得时机成熟了,于是写下这篇文章讨论并总结一下新版本consumer的些许设计理念,希望能把consumer这点事说清楚,从而对广大使用者有所帮助. 在开始之前,我想花一点时间先来明确一些概念和术语,这会极大地方便我们下面的讨论.另外请原谅这文章有点长,毕竟要讨论的东西很多,虽然已然删除了很多太过细节的东

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

一.Kafka数据收集机制 Kafka集群中由producer负责数据的产生,并发送到对应的Topic:Producer通过push的方式将数据发送到对应Topic的分区 Producer发送到Topic的数据是有key/value键值对组成的,Kafka根据key的不同的值决定数据发送到不同的Partition,默认采用Hash的机制发送数据到对应Topic的不同Partition中,配置参数为{partitioner.class} Producer发送数据的方式分为sync(同步)和asyn

本文主要分享下Spring Boot和Spring Kafka如何配置整合,实现发送和接收来自Spring Kafka的消息. 先前我已经分享了Kafka的基本介绍与集群环境搭建方法.关于Kafka的介绍请阅读Apache Kafka简介与安装(一),关于Kafka安装请阅读Apache Kafka安装,关于Kafka集群环境搭建请阅读Apache Kafka集群环境搭建 .这里关于服务器环境搭建不在赘述. Spring Kafka整合Spring Boot创建生产者客户端案例 创建一个kafk

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1.概述 对于数据的转发,Kafka是一个不错的选择.Kafka能够装载数据到消息队列,然后等待其他业务场景去消费这些数据,Kafka的应用接口API非常的丰富,支持各种存储介质,例如HDFS.HBase等.如果不想使用Kafka API编写代码去消费Kafka Topic,也是有组件可以去集成消费的.下面笔者将为大家介绍如何使用Flume快速消费Kafka Topic数据,然后将消费后的数据转发到HDFS上. 2.内容 在实现这套方案之间,可以先来看看整个数据的流向,如下图所示: 业务数据实时

我们在使用consumer消费数据时,有些情况下我们需要对已经消费过的数据进行重新消费,这里介绍kafka中两种重新消费数据的方法. 1. 修改offset 我们在使用consumer消费的时候,每个topic会产生一个偏移量,这个偏移量保证我们消费的消息顺序且不重复.Offest是在zookeeper中存储的,我们可以设置consumer实时或定时的注册offset到zookeeper中.我们修改这个offest到我们想重新消费的位置,就可以做到重新消费了.具体修改offest的方法这里就不详